miércoles, 25 de marzo de 2020

El aprendizaje con tecnologías evoluciona a un ritmo exponencial

Los Chatbots AI están cambiando el aprendizaje móvil.
Los chatbots están transformando la forma en que las personas interactúan con sus dispositivos móviles, así como también la forma en que las compañías atienden a sus clientes. Están haciendo que las experiencias de los usuarios con dispositivos móviles sean más personales y sociales que nunca. Como resultado, estos chatbots están cambiando el aprendizaje móvil.
El aprendizaje móvil es aprendizaje que se lleva a cabo a través de dispositivos móviles como tabletas y teléfonos inteligentes. eLearning Industry informó que el 47 por ciento de las empresas usan dispositivos móviles en sus programas de capacitación.
El aprendizaje móvil es mucho más informal y social que el aprendizaje tradicional, y loschatbots aumentan este modo de aprendizaje para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes (posiblemente llegaremos al aprendizaje personalizado de una manera mucho más ágil) maximizando la experiencia de aprendizaje. Aquí hay algunas formas específicas y estratégicas en las que los chatbots están cambiando el aprendizaje móvil para mejor:
Los Chatbots guían a los alumnos en entornos simulados de aprendizaje móvil.( simulaciones https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/simulaciones-mov…/ Simulaciones móviles de aprendizaje y trabajo! Juan Domingo Farnos Miro) (Educación Disruptiva) (El aprendizaje móvil también es cuestión de herramientas, ¿por qué los estudiantes aceptarán aprender con artilugios que las organizaciones educativas les impongan si ellos quieren las suyas propias para hacerlo?)
Ciertamente, la mayoría de los estudios de investigación que he leído en el tema de la participación de instituciones que compran una gran cantidad de idénticos dispositivos móviles (PDAs o iphones ipods, etc), están basadas en el modelo que utilizan para los ordenadores de escritorio, los cuáles los tiene instalados en un laboratorio de informática, y eso ni funciona pedagógicamente, ni les gusta a los aprendices que disponen de sus “locos cacharros” y que utilizan para casi todas las cosas más habituales.
También instruyen a las personas a lo largo de todo el proceso de aprendizaje, interactuando con ellas como haría un maestro. Proporcionan retroalimentación a los estudiantes que les ayuda a superar rápidamente los tropiezos en su viaje de aprendizaje, lo que les permite adquirir nuevas habilidades más rápidamente.
(https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/la-retroalimenta…/ LA RETROALIMENTACIÓN DEBE HACERNOS PENSAR! Juan Domingo Farnos Miro) (No creo que la educación deje de ser tan garantista y si más abierta, diversa y masiva, eso es evidente, pero hay que acondicionar este TERRITORIO, para que no sea “hostil” de buenas a primeras y si acondicionado para establecer la diversidad de todos.
Qué los aprendices necesitan entrenamiento para dominar SU RETROALIMENTACIÓN, estarmos de acuerdo, pero debe hacerse de una manera “amigable”, libre y motivadora para ellos, nunca para nosotros, de esta manera su aclimatación, destrezas, creatividad…serán más rápidas y mejores, eso sin duda…)
"Los robots refuerzan (la) experiencia de aprendizaje al impartir información relevante a ciertos intervalos, en respuesta a diversos desencadenantes", afirmó un colaborador de eLearning Industry. Esto mejora la experiencia de aprendizaje móvil e impulsa el aprendizaje a través del proceso de aprendizaje.
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/el-machine-learn…/ (El MACHINE LEARNING vs MOBILE LEARNING: medios para encumbrar el personalized/social learning en el nuevo paradigma…)
La necesidad de tener máquinas autónomas están en el corazón del movimiento de aprendizaje automático y del aprendizaje ubícuo en si mismo.
Podemos llegar con ello a anticiparnos a situaciones personalizadas ya que las posibilidades automáticas vs moviles, hace que las situaciones que hemos ideado con anterioridad se puedan implementar en cualquier espacio, tiempo y escenario, eso si, los beneficios de los mismos (MOBILE LEARNING AND MACHINE LEARNING, siemrpe dependeran de como se apliquen.
El aprendizaje móvil (o “m-learning”) ofrece muchas posibilidades tanto para aprendizaje mezclado como en línea aprovechando completamente aprendizaje sus beneficios en tiempo real y en espacio real (espacio físico) mezclada con la información digital y experiencias.
Muchos países en desarrollo están buscando tecnologías móviles que tiene el “potencial para ofrecer educación sin depender de una amplia infraestructura de comunicaciones que se adapte al contexto de los países en desarrollo. En algunos países en desarrollo, hay una fuerte base instalada de usuarios de teléfonos móviles que junto al aprendizaje autonmático les facilitaría no solo la parte humana de los mismos, si no también la económica.
Entonces, es importante considerar si el objeto será realizado solo en línea (como una aplicación-algoritmo-machine learning) o como una experiencia. El despliegue previsto o la ecología del mismo, será importante tener en cuenta antes de que el trabajo de desarrollo comience. Una vez que las decisiones importantes se han hecho, entonces el diseño puede entrar en la fase de desarrollo de contenido móvil. El objeto de aprendizaje puede entonces ser cargado y almacenado en un sistema de gestión, o en un servidor de aprendizaje / o en un curso o un sitio web. Desde allí, el objeto de aprendizaje se despliega. De manera óptima, el bucle de retroalimentación de los usuarios, puede informarles sobre el diseño o rediseño.
Los chatbots ofrecen más oportunidades para que los empleados se conecten con sus compañeros a través del dispositivo móvil, haciendo que el aprendizaje móvil sea más colaborativo, efectivo, social y productivo.
Los chatbots pueden enviar recordatorios a los estudiantes para interactuar con la capacitación a través de un dispositivo móvil. Esto puede aumentar la tasa de participación de los empleados en el entrenamiento.
Chatbots realiza un seguimiento del rendimiento y el progreso de los estudiantes móviles.
https://juandomingofarnos.wordpress.com/…/machine-learning…/ Machine learning: ¿personalized learning automatizado? Juan Domingo Farnós Miró
los sistemas Machine Learning representan un gran avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, al imitar la forma en que aprende el cerebro humano -mediante la asignación de significado a la información y darnos más posibilidades de opción segun nuestros personalismos.
Figura-1-Marco-de-retroalimentacion-para-explicar-las-interacciones-recursivas-entre-la
El Machine learning identificará y categorizará las entradas repetitivas y utilizar la retroalimentación para fortalecer y mejorar su rendimiento. Es un proceso similar a cómo un niño aprende los nombres y la identidad de los animales, haciendo coincidir las palabras con las imágenes; el ordenador, poco a poco, aprende a procesar la información correctamente.

La evolución de los algoritmos que “aprenden” de los datos sin tener que programarse de forma explícita. Un subgrupo particular de Machine Learning se conoce como “aprendizaje profundo” (Deep Learning). Este término describe el uso de un conjunto de algoritmos llamados redes neuronales que toman como modelo el cerebro humano. Los avances en este aprendizaje profundo han impulsado una rápida evolución de las tareas de aprendizaje por parte de las máquinas en los últimos años, en particular el procesamiento del lenguaje y texto, y la interpretación de imágenes y vídeos. Estos sistemas, por ejemplo, llegan a identificar caras o a interpretar el idioma natural a una velocidad y con un grado de acierto que puede superar al de un ser humano.
Los chatbots de IA son útiles para empresas, empleados y clientes. Afirmar que están transformando el aprendizaje móvil es insuficiente. Descubra más sobre el aprendizaje móvil en nuestro artículo de blog Mobile Learning Solutions: ¿Qué hay para la capacitación corporativa?
https://es.linkedin.com/…/mobile-learning-le-velocidad-del-… Mobile learning: le "velocidad" del aprendizaje del siglo XXI
Los beneficios clave de m-learning para la educación superior son:
• Exploración de las prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras.• Habilitación de la realización del “aprendizaje auténtico” – es decir, facilitar en cualquier lugar,en cualquier momento, centrado en el alumno el aprendizaje.(ubicuidad)
• Involucrar a los estudiantes con las affordances de las tecnologías Web 2.0 móvil: conectividad, movilidad, geolocalización, redes sociales, podcasting personal y vodcasting, etc …
• Reducción de la brecha digital mediante el acceso a los contextos de aprendizaje y de usuario, herramientas de creación de contenidos que son asequibles y cada vez más propiedad de los estudiantes.
• Pasar de un modelo de fijo, la informática general dedicado a un móvil inalámbrico, paradigma informático que convierte cualquier espacio en un espacio potencial de aprendizaje.
Las tecnologías(aprendizaje móvil) m-learning ofrecen la posibilidad de participar en el aprendizaje, conversaciones entre estudiantes y profesores, entre pares estudiantiles, los estudiantes y expertos en el tema, y los estudiantes y ambientes auténticos dentro de cualquier contexto.
El aprendizaje tiene lugar no sólo en el aula o en el PC de casa: Las técnicas de aprendizaje móvil (m-learning) hacen posible que algunos años para aprender en otros lugares. Esto significa que, o bien como “tiempo de inactividad” irá utilizado para expandir sin importar la hora y el lugar del conocimiento de uno mismo. Las habilidades están situadas “en el sitio” adquirido aproximadamente a lugares históricos o excursiones. El aprendizaje móvil es compatible con la distribución de contenidos educativos y la comunicación con y. Entre los estudiantes por medio de dispositivos móviles y aplicaciones relacionadas
El aprendizaje móvil incluye todos los sistemas que permiten al alumno distribuido acceso a los datos y se comunican entre sí sin tener que depender de las redes eléctricas y de comunicación alámbricos (Karran, 2003) Los dispositivos móviles son portátiles, tienen su propia fuente de alimentación y la capacidad de comunicación inalámbrica. Específicamente resuma los incluyendo, pero no limitado …
- Laptops,
-Tabletas
-Smartphones
...chatbots...
El aprendizaje no es ahora estático, localizado ; en cambio, el aprendizaje se extiende a contextos, experiencias e interacciones. No se trata sólo de una información jamming individuo en su cerebro; es inclusivo, social, participativo, flexible, creativo y de por vida. Una fracción de todo lo que he aprendido – una fracción muy pequeña – proviene de las aulas y a mi manera de ver las cosas, de manera residual, incluso habrá un momento que deberemos decidir si las aulas son necesarias, o no..
Espero que pronto tengamos el software necesario para analizar y decidir la retroalimentacion adecuada a cada aprendizaje a cada proceso de trabajo, incluso que nos pueda ayudar a decidir si optamos por seguir con el mismo, aunque sea con variaciones o por contra, cambiar radicalmente (disrupcion).
juand